Comment l’IA, le calcul de bord et le cloud sont en train de révolutionner la gestion des flottes de véhicules

Alors que les entreprises cherchent à moderniser leurs véhicules, les avantages des véhicules connectés pourraient rendre ces technologies la nouvelle norme pour la gestion des flottes. En fait, 86 % des exploitants de flottes connectées ayant déjà répondu à une enquête ont rapporté un retour solide sur leur investissement dans la technologie de flotte connectée dans un délai d’un an grâce à la réduction des coûts opérationnels.

De plus, les flottes connectées dotées de technologies de télémétrie avancées offrent aujourd’hui des avantages supplémentaires en termes de gestion et de maintenance des véhicules. Une autre étude a montré une réduction de 13 % des coûts de carburant pour les entreprises ayant répondu, ainsi que des améliorations de la maintenance préventive. Elle a également montré une réduction de 40 % des freinages brusques, ce qui pourrait contribuer à la fois à la longévité des pièces et à la sécurité des conducteurs.

Les grandes quantités de données sont difficiles à traiter

Cela signifie que les flottes de véhicules, les fournisseurs d’assurance, les sociétés de maintenance et les entreprises de l’aftermarket sont tous à la recherche de moyens pour exploiter ces données de télémétrie intelligentes. Cependant, la quantité de données produites chaque jour ne cesse de croître. En conséquence, ces entreprises ont plus de données que jamais à leur disposition pour prendre des décisions commerciales éclairées. Mais cette grande quantité de données pose de nombreux défis pour la capturer, la digérer et l’analyser de manière efficace et rentable.

Pour être vraiment efficaces et utiles, les données doivent être suivies, gérées, nettoyées, sécurisées et enrichies tout au long de leur parcours pour générer les bonnes informations. Les entreprises ayant des flottes de véhicules se tournent vers de nouvelles capacités de traitement pour gérer et donner un sens à ces données.

Les technologies de systèmes embarqués sont la norme

Les systèmes de télémétrie traditionnels ont reposé sur des systèmes embarqués, qui sont des appareils conçus pour accéder, collecter, analyser (dans le véhicule) et contrôler les données dans les équipements électroniques, pour résoudre un ensemble de problèmes. Ces systèmes embarqués ont été largement utilisés, en particulier dans les appareils ménagers, et la technologie est en train de croître dans l’analyse des données de véhicules.

Pourquoi les solutions actuelles ne sont pas très efficaces

La solution existante sur le marché consiste à utiliser la faible latence de la 5G. En utilisant l’IA et l’accélération GPU sur AWS Wavelength ou Azure Edge Zone, les constructeurs de véhicules peuvent décharger les processeurs de véhicules embarqués vers le cloud lorsque cela est possible. Cette approche permet au trafic entre les appareils 5G et les serveurs de contenu ou d’application hébergés dans les zones Wavelength de contourner Internet, ce qui se traduit par une réduction de la variabilité et de la perte de contenu.

Pour assurer l’exactitude et la richesse optimales des ensembles de données, et pour maximiser leur utilité, des capteurs intégrés dans les véhicules sont utilisés pour collecter les données et les transmettre sans fil, entre les véhicules et une autorité centrale cloud, en temps quasi réel. Selon les cas d’utilisation qui sont de plus en plus axés sur le temps réel, tels que l’assistance routière, les systèmes avancés d’aide à la conduite et les rapports de score de conducteur et de véhicule actifs, le besoin de latence plus faible et de débit plus élevé est devenu beaucoup plus important pour les flottes, les assureurs et les autres entreprises qui utilisent les données.

Cependant, même si la 5G résout ce problème dans une large mesure, le coût engagé pour le volume de ces données collectées et transmises au cloud reste prohibitif. Cela rend impératif d’identifier des capacités de calcul embarquées avancées à l’intérieur de la voiture pour que le traitement de bord se produise de la manière la plus efficace possible.

L’essor de la communication véhicule-nuage

Pour augmenter l’efficacité de la bande passante et atténuer les problèmes de latence, il est préférable d’effectuer le traitement de données critiques à la périphérie, à l’intérieur du véhicule, et de n’échanger que les informations liées aux événements avec le cloud. Le calcul de bord dans le véhicule est devenu critique pour que les véhicules connectés puissent fonctionner à grande échelle, en raison des applications et des données étant plus proches de la source, ce qui se traduit par un temps de réponse plus rapide et améliore considérablement les performances du système.

Les progrès technologiques ont rendu possible pour les systèmes embarqués automobiles de communiquer avec les capteurs, à la fois à l’intérieur du véhicule et avec le serveur cloud, de manière efficace et efficiente. En exploitant un environnement de calcul distribué qui optimise les échanges de données ainsi que le stockage des données, l’IoT automobile améliore les temps de réponse et économise la bande passante pour une expérience de données rapide. L’intégration de cette architecture avec une plate-forme basée sur le cloud aide encore à créer un système de communication robuste et intégré pour des décisions commerciales rentables et des opérations efficaces. Collectivement, le duo cloud de bord et intelligence embarquée relie les appareils de périphérie (capteurs intégrés dans le véhicule) à l’infrastructure IT pour ouvrir la voie à une nouvelle gamme d’applications centrées sur l’utilisateur basées sur des environnements du monde réel.

Cela a un large éventail d’applications dans des secteurs verticaux où les informations résultantes peuvent être consommées et monétisées par les constructeurs. Le cas d’utilisation le plus évident est pour l’aftermarket et la maintenance des véhicules, où des algorithmes efficaces peuvent analyser la santé du véhicule en temps quasi réel pour suggérer des remèdes pour les défaillances de véhicules imminentes sur des actifs de véhicules tels que le moteur, l’huile, la batterie, les pneus, etc. Les flottes qui utilisent ces données peuvent avoir des équipes de maintenance prêtes à effectuer un service sur un véhicule qui revient de manière beaucoup plus efficace, puisque la majeure partie du travail de diagnostic a été effectuée en temps réel.

En outre, les assurances et les garanties prolongées peuvent bénéficier de l’analyse du comportement actif des conducteurs afin que des modules de formation puissent être élaborés spécifiquement en fonction des besoins individuels des conducteurs en fonction de l’historique et de l’analyse du comportement de conduite réel. Pour les flottes, la surveillance active à la fois du véhicule et des scores de conducteur peut permettre une réduction du coût total de possession pour les exploitants de flottes pour réduire les pertes dues à la malversation, au vol et à la négligence, tout en fournissant une formation active aux conducteurs.

Alimenter l’avenir de la gestion des flottes

L’analyse basée sur l’IA, qui exploite l’IoT, le calcul de bord et le cloud, est en train de changer rapidement la façon dont la gestion des flottes est réalisée, la rendant plus efficace et efficiente que jamais. La capacité de l’IA à analyser de grandes quantités d’informations à partir d’appareils de télémétrie fournit aux gestionnaires des informations précieuses pour améliorer l’efficacité des flottes, réduire les coûts et optimiser la productivité. De l’analyse en temps réel à la gestion de la sécurité des conducteurs, l’IA est déjà en train de changer la façon dont les flottes sont gérées.

Plus l’IA collecte de jeux de données avec le traitement des constructeurs via le cloud, meilleures sont les prédictions qu’elle peut faire. Cela signifie des véhicules automatisés plus sûrs, plus intuitifs dans le futur, avec des itinéraires plus précis et une meilleure diagnostique en temps réel des véhicules.